小白学《神经网络与深度学习》笔记之四-深度学习的常用方法（2）

1.4 解决概率分布问题：限制波尔兹曼机

1.4.2 能量模型（接上期）

    前面提到的”杰弗里.hinton”教授，2006年提出的DBN（Deep Belief Network），成为了深度学习的主要框架，而这个框架引入了生成模型（注意是生成模型，而非判别模型）。它可以直接自动的从训练集里提取所需要的特征，这解决了人工提取的考虑不周的因素，且对于神经网络权重做了非常重要的初始化。

    能量模型（Energy Based Model）来源于热动力学，稳定态是势能的最低态。将此概念引入到Hopfield网络，可以把求稳态变为一个求极值与优化的问题。

    统计力学的结论又表明，任何概率分布都可以转变为基于能量的模型，那么能量模型和波尔兹曼机的关系是什么呢？ 能量模型要做的事情是定义一个合适的能量函数，基于这个能量函数得到变量的概率分布，最后基于概率分布求解一个目标函数（如最大似然）。波尔兹曼机是源于物理学的能量函数的建模方法，能够描述变量的高层相互作用，波尔兹曼网络是一个随机网络。怎么描述波尔兹曼网络呢？

  1）、概率分布函数：需要三种概率分布来描述系统：联合概率分布、边缘概率分布和条件概率分布

  2）、能量函数：能量函数是描述整个系统状态的一种测度。系统越有序或者概率分布越集中，系统的能量越小。反之，系统能量就越大。能量函数最小值，对应于系统的最稳定状态。一般就是要找系统最稳定状态，求这个最小值。  

1.4.3 RBM的基本概念

   1、RBM结构

    受限波尔兹曼机包括隐层、可见层和偏置层。 与前馈神经网络不一样，RBM在可见层和隐层间的链接方向是不定的（可双向传播）。标准RBM中，隐层和可见层的神经元都是二进制表示【即神经元的激活值服从伯努利分布的0或1】。

   假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的节点都是随机二值变量节点（只能取0或者1值），同时假设全概率分布p(v,h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM)。 该网络结构有n个可视节点和m个隐藏节点。

   RBM有几个参数，一个是可视层与隐藏层之间的权重矩阵Wm*n，一个是可视节点的偏移量b=（b1，b2，…bn），一个是隐藏节点的偏移量c=（c1，c2…cn），这几个参数决定了RBM将怎样的一个n维样本编码成什么样的m维样本。

       下面我们来看看为什么它是Deep Learning方法。首先，这个模型因为是二部图，所以在已知v的情况下，所有的隐藏节点之间是条件独立的（因为节点之间不存在连接），即p(h|v)=p(h₁|v)…p(h_n|v)。同理，在已知隐藏层h的情况下，所有的可视节点都是条件独立的。同时又由于所有的v和h满足Boltzmann 分布，因此，当输入v的时候，通过p(h|v) 可以得到隐藏层h，而得到隐藏层h之后，通过p(v|h)又能得到可视层，通过调整参数，我们就是要使得从隐藏层得到的可视层v1与原来的可视层v如果一样，那么得到的隐藏层就是可视层另外一种表达，因此隐藏层可以作为可视层输入数据的特征，所以它就是一种Deep Learning方法。

       如何训练呢？也就是可视层节点和隐节点间的权值怎么确定呢？我们需要做一些数学分析。也就是模型了。（下面这段参考zouxy09大神的公式推导）

        联合组态（jointconfiguration）的能量可以表示为：

        而某个组态的联合概率分布可以通过Boltzmann 分布（和这个组态的能量）来确定：

      因为隐藏节点之间是条件独立的（因为节点之间不存在连接），即：

      然后我们可以比较容易（对上式进行因子分解Factorizes）得到在给定可视层v的基础上，隐层第j个节点为1或者为0的概率：

       同理，在给定隐层h的基础上，可视层第i个节点为1或者为0的概率也可以容易得到：

       给定一个满足独立同分布的样本集：D={v⁽¹⁾, v⁽²⁾,…,v^(N)}，我们需要学习参数θ={W,a,b}。

       我们最大化以下对数似然函数（最大似然估计：对于某个概率模型，我们需要选择一个参数，让我们当前的观测样本的概率最大）：

        也就是对最大对数似然函数求导，就可以得到L最大时对应的参数W了。

       如果，我们把隐藏层的层数增加，我们可以得到Deep Boltzmann Machine(DBM)；如果我们在靠近可视层的部分使用贝叶斯信念网络（即有向图模型，当然这里依然限制层中节点之间没有链接），而在最远离可视层的部分使用Restricted Boltzmann Machine，我们可以得到DeepBelief Net（DBN）。

1.4.4 再看流行感冒的例子

   用6个可见层神经元、2个隐含层神经元的RBM，用对比差异的方法对网络训练，将症状v输入可见层。在测试中，这些症状值被重新传到可见层；然后再传到隐含层。隐含层的神经元表示健康/生病的状态，与自编码器相似。经过上百次迭代，得到了与自编码器相同的结果：输入一个生病样本，其中一个隐含神经元具有更高激活值；输入一个健康样本，则另一个隐含神经元更兴奋。

  到目前为止，我们学习了隐含层中强大的特征探测器---自编码器和RBM。

1.5 DBN

   和自编码器一样，将RBM像砖块叠起来组成网络，就成了DBN。

   DBNs由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。

     首先，先不考虑最顶构成一个联想记忆（associative memory）的两层，一个DBN的连接是通过自顶向下的生成权值来指导确定的，RBMs就像一个建筑块一样，相比传统和深度分层的sigmoid信念网络，它能易于连接权值的学习。

     最开始的时候，通过一个非监督贪婪逐层方法去预训练获得生成模型的权值，非监督贪婪逐层方法(Greedy Layer-wise Training)被Hinton证明是有效的，并被其称为对比分歧（contrastive divergence）。

   DBN训练模型过程分下面两步：

   第一步：分布单独无监督地训练每一层RBM网络，确保特征向量隐射到不同特征空间时，都尽可能多地保留特征信息。

   在本例中，隐含层RBM H0 可以看作是RBM H+1的可见层。这里记作V1….Vn，第一个RBM的输入层即是整个网络的输入层，层间贪心式的预训练工作模式如下：

    (1) 通过对比差异法对所有训练样本训练第一个 RBM H0

    (2) 训练第二个RBM H1。由于H1的可见层是H0隐含层，训练开始于将数据赋至V0可见层，通过前向传播算法传至H0隐含层。然后作为H1的对比差异训练的初始数据。

    (3) 对所有层重复前面的过程

    (4) 和栈式自编码器一样，通过预训练后，网络可以通过连接到一个或多个层间全连接的RBM隐含层进行扩展。这就构成了一个可以通过反向传播进行微调的多层感知机。

   第二步：在DBN的最后一层设置BP网络，接收RBM的输出特征向量作为它的输入特征向量，有监督地训练实体关系分类器。每一层RBM网络只能确保自身层内的权值对该层特征向量映射达到最优，并不是整个DBN的特征向量映射的最优，索引反向传播网络还将错误信息自顶向下传播至每一个层RBM，微调整个DBN网络。

    在预训练后，DBN可以通过利用带标签数据用BP算法去对判别性能做调整。在这里，一个标签集将被附加到顶层（推广联想记忆），通过一个自下向上的，学习到的识别权值获得一个网络的分类面。这个性能会比单纯的BP算法训练的网络好。这可以很直观的解释，DBNs的BP算法只需要对权值参数空间进行一个局部的搜索，这相比前向神经网络来说，训练是要快的，而且收敛的时间也少。

    上述DBN训练模型过程第一步在深度学习中叫预训练，第二步叫微调。

     DBNs的灵活性使得它的拓展比较容易。一个拓展就是卷积DBNs（Convolutional Deep Belief Networks(CDBNs)）。DBNs并没有考虑到图像的2维结构信息，因为输入是简单的从一个图像矩阵一维向量化的。而CDBNs就是考虑到了这个问题，它利用邻域像素的空域关系，通过一个称为卷积RBMs的模型区达到生成模型的变换不变性，而且可以容易得变换到高维图像。DBNs并没有明确地处理对观察变量的时间联系的学习上，虽然目前已经有这方面的研究，例如堆叠时间RBMs，以此为推广，有序列学习的dubbed temporal convolutionmachines，这种序列学习的应用，给语音信号处理问题带来了一个让人激动的未来研究方向。

     目前，和DBNs有关的研究包括堆叠自动编码器，它是通过用堆叠自动编码器来替换传统DBNs里面的RBMs。这就使得可以通过同样的规则来训练产生深度多层神经网络架构，但它缺少层的参数化的严格要求。与DBNs不同，自动编码器使用判别模型，这样这个结构就很难采样输入采样空间，这就使得网络更难捕捉它的内部表达。但是，降噪自动编码器却能很好的避免这个问题，并且比传统的DBNs更优。它通过在训练过程添加随机的污染并堆叠产生场泛化性能。训练单一的降噪自动编码器的过程和RBMs训练生成模型的过程一样。

1.6 卷积神经网络

   又叫CNN，是人工神经网络的一种，属于非常有效的带有前向反馈的网络。可用在人脸识别、文字识别等图像识别领域。

   卷积神经网络示意图  

  下面这段算作CNN的历史科普吧 

   1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究（感觉极度残忍），提出了感受域(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima基于感受域概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，也是感受域概念在人工神经网络领域的首次应用。神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。

    通常神经认知机包含两类神经元，即承担特征抽取的S-元和抗变形的C-元。S-元中涉及两个重要参数，即感受域与阈值参数，前者确定输入连接的数目，后者则控制对特征子模式的反应程度。许多学者一直致力于提高神经认知机的性能的研究：在传统的神经认知机中，每个S-元的感光区中由C-元带来的视觉模糊量呈正态分布。如果感光区的边缘所产生的模糊效果要比中央来得大，S-元将会接受这种非正态模糊所导致的更大的变形容忍性。我们希望得到的是，训练模式与变形刺激模式在感受域的边缘与其中心所产生的效果之间的差异变得越来越大。为了有效地形成这种非正态模糊，Fukushima提出了带双C-元层的改进型神经认知机。

    Van Ooyen和Niehuis为提高神经认知机的区别能力引入了一个新的参数。事实上，该参数作为一种抑制信号，抑制了神经元对重复激励特征的激励。多数神经网络在权值中记忆训练信息。根据Hebb学习规则，某种特征训练的次数越多，在以后的识别过程中就越容易被检测。也有学者将进化计算理论与神经认知机结合，通过减弱对重复性激励特征的训练学习，而使得网络注意那些不同的特征以助于提高区分能力。上述都是神经认知机的发展过程，而卷积神经网络可看作是神经认知机的推广形式，神经认知机是卷积神经网络的一种特例。

1.6.1 卷积神经网络的结构

前面讲过的神经网络结构都比较一致，输入层和输出层中间夹着数层隐藏层，每一层都由多个神经元组成，层和层之间是全连接的结构，同一层的神经元之间没有连接。

卷积神经网络是上述结构的一种特殊化处理，因为对于图像这种数据而言，上面这种结构实际应用起来有较大的困难：就拿CIFAR-10举例吧，图片已经很小了，是32*32*3(长宽各32像素，3个颜色通道)的，那么在神经网络当中，我们只看隐藏层中的一个神经元，就应该有32*32*3=3072个权重，如果大家觉得这个权重个数的量还行的话，再设想一下，当这是一个包含多个神经元的多层神经网(假设n个)，再比如图像的质量好一点(比如是200*200*3的)，那将有200*200*3*n= 120000n个权重需要训练，结果是拉着这么多参数训练，基本跑不动，跑得起来也是『气喘吁吁』，当然，最关键的是这么多参数的情况下，分分钟模型就过拟合了。

卷积神经网络结构比较固定的原因之一，是图片数据本身的合理结构，类图像结构(200*200*3)，我们也把卷积神经网络的神经元排布成 width*height*depth的结构，也就是说这一层总共有width*height*depth个神经元，如下图所示。举个例子说，CIFAR-10的输出层就是1*1*10维的。另外我们后面会说到，每一层的神经元，其实只和上一层里某些小区域进行连接，而不是和上一层每个神经元全连接。

卷积网络的每一层都将三维输入转换成三维输出值。在上例中，输入层保留了图像的所有细节，中间三维向量图的两维表示了图像本来的宽度和高度，而深度则表示了图像的颜色。

http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/mnist.html --很有意思的可视化效果图demo。

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。

        图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终，这些像素值被光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。

       一般地，C层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受域相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。

       此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

1.6.2 关于参数减少与权值共享

CNN一个牛逼的地方就在于通过感受域和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。那究竟是啥的呢？

       下图左：如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就是10^12个权值参数。然而图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受域去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。这样，我们就可以减少连接的数目，也就是减少神经网络需要训练的权值参数的个数了。如下图右：假如局部感受域是10x10，隐层每个感受域只需要和这10x10的局部图像相连接，所以1百万个隐层神经元就只有一亿个连接，即10^8个参数。比原来减少了四个0（数量级），这样训练起来就没那么费力了，但还是感觉很多的啊，那还有啥办法没？

       我们知道，隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域，也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数。那如果我们每个神经元这100个参数是相同的呢？也就是说每个神经元用的是同一个卷积核去卷积图像。这样我们就只有多少个参数？？只有100个参数啊！！！亲！不管你隐层的神经元个数有多少，两层间的连接我只有100个参数啊！亲！这就是权值共享啊！亲！这就是卷积神经网络的主打卖点啊！亲！（有点烦了，呵呵）也许你会问，这样做靠谱吗？为什么可行呢？这个……共同学习。

       好了，你就会想，这样提取特征也忒不靠谱吧，这样你只提取了一种特征啊？对了，真聪明，我们需要提取多种特征对不？假如一种滤波器，也就是一种卷积核就是提出图像的一种特征，例如某个方向的边缘。那么我们需要提取不同的特征，怎么办，加多几种滤波器不就行了吗？对了。所以假设我们加到100种滤波器，每种滤波器的参数不一样，表示它提出输入图像的不同特征，例如不同的边缘。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征的放映，我们称之为Feature Map。所以100种卷积核就有100个Feature Map。这100个Feature Map就组成了一层神经元。到这个时候明了了吧。我们这一层有多少个参数了？100种卷积核x每种卷积核共享100个参数=100x100=10K，也就是1万个参数。才1万个参数啊！亲！（又来了，受不了了！）见下图右：不同的颜色表达不同的滤波器。

       嘿哟，遗漏一个问题了。刚才说隐层的参数个数和隐层的神经元个数无关，只和滤波器的大小和滤波器种类的多少有关。那么隐层的神经元个数怎么确定呢？它和原图像，也就是输入的大小（神经元个数）、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关！例如，我的图像是1000x1000像素，而滤波器大小是10x10，假设滤波器没有重叠，也就是步长为10，这样隐层的神经元个数就是(1000x1000 )/ (10x10)=100x100个神经元了，假设步长是8，也就是卷积核会重叠两个像素，那么……我就不算了，思想懂了就好。注意了，这只是一种滤波器，也就是一个Feature Map的神经元个数哦，如果100个Feature Map就是100倍了。由此可见，图像越大，神经元个数和需要训练的权值参数个数的贫富差距就越大。

      需要注意的一点是，上面的讨论都没有考虑每个神经元的偏置部分。所以权值个数需要加1 。这个也是同一种滤波器共享的。

      总之，卷积网络的核心思想是将：局部感受域、权值共享（或者权值复制）以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。

1.6.3 举个典型的例子：图片内容识别

一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5（效果和paper等见这）。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。能够达到这种商用的地步，它的准确性可想而知。毕竟目前学术界和工业界的结合是最受争议的。

      那下面咱们也用这个例子来说明下。

        LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库（一个公认的手写数据库）中最大的字母还大。这样做的原因是希望潜在的明显特征如笔画断电或角点能够出现在最高层特征监测子感受域的中心。

        我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个Feature Map有多个神经元。

        C1层是一个卷积层（为什么是卷积？卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音），由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入中5*5的邻域相连。特征图的大小为28*28，这样能防止输入的连接掉到边界之外（是为了BP反馈时的计算，不致梯度损失，个人见解）。C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数），共156*(28*28)=122,304个连接。

       S2层是一个下采样层（为什么是下采样？利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息），有6个14*14的特征图。特征图中的每个单元与C1中相对应特征图的2*2邻域相连接。S2层每个单元的4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid函数计算。可训练系数和偏置控制着sigmoid函数的非线性程度。如果系数比较小，那么运算近似于线性运算，亚采样相当于模糊图像。如果系数比较大，根据偏置的大小亚采样可以被看成是有噪声的“或”运算或者有噪声的“与”运算。每个单元的2*2感受域并不重叠，因此S2中每个特征图的大小是C1中特征图大小的1/4（行和列各1/2）。S2层有12个可训练参数和5880个连接。

图：卷积和子采样过程：卷积过程包括：用一个可训练的滤波器f_x去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map了），然后加一个偏置b_x，得到卷积层C_x。子采样过程包括：每邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量W_x+1加权，再增加偏置b_x+1，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个大概缩小四倍的特征映射图S_x+1。

       所以从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S-层可看作是模糊滤波器，起到二次特征提取的作用。隐层与隐层之间空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。

       C3层也是一个卷积层，它同样通过5x5的卷积核去卷积层S2，然后得到的特征map就只有10x10个神经元，但是它有16种不同的卷积核，所以就存在16个特征map了。这里需要注意的一点是：C3中的每个特征map是连接到S2中的所有6个或者几个特征map的，表示本层的特征map是上一层提取到的特征map的不同组合（这个做法也并不是唯一的）。（看到没有，这里是组合，就像之前聊到的人的视觉系统一样，底层的结构构成上层更抽象的结构，例如边缘构成形状或者目标的部分）。

       刚才说C3中每个特征图由S2中所有6个或者几个特征map组合而成。为什么不把S2中的每个特征图连接到每个C3的特征图呢？原因有2点。第一，不完全的连接机制将连接的数量保持在合理的范围内。第二，也是最重要的，其破坏了网络的对称性。由于不同的特征图有不同的输入，所以迫使他们抽取不同的特征（希望是互补的）。

      例如，存在的一个方式是：C3的前6个特征图以S2中3个相邻的特征图子集为输入。接下来6个特征图以S2中4个相邻特征图子集为输入。然后的3个以不相邻的4个特征图子集为输入。最后一个将S2中所有特征图为输入。这样C3层有1516个可训练参数和151600个连接。

       S4层是一个下采样层，由16个5*5大小的特征图构成。特征图中的每个单元与C3中相应特征图的2*2邻域相连接，跟C1和S2之间的连接一样。S4层有32个可训练参数（每个特征图1个因子和一个偏置）和2000个连接。

       C5层是一个卷积层，有120个特征图。每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻域相连。由于S4层特征图的大小也为5*5（同滤波器一样），故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。之所以仍将C5标示为卷积层而非全相联层，是因为如果LeNet-5的输入变大，而其他的保持不变，那么此时特征图的维数就会比1*1大。C5层有48120个可训练连接。

       F6层有84个单元（之所以选这个数字的原因来自于输出层的设计），与C5层全相连。有10164个可训练参数。如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数产生单元i的一个状态。

      最后，输出层由欧式径向基函数（Euclidean Radial Basis Function）单元组成，每类一个单元，每个有84个输入。换句话说，每个输出RBF单元计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。输入离参数向量越远，RBF输出的越大。一个RBF输出可以被理解为衡量输入模式和与RBF相关联类的一个模型的匹配程度的惩罚项。用概率术语来说，RBF输出可以被理解为F6层配置空间的高斯分布的负log-likelihood。给定一个输入模式，损失函数应能使得F6的配置与RBF参数向量（即模式的期望分类）足够接近。这些单元的参数是人工选取并保持固定的（至少初始时候如此）。这些参数向量的成分被设为-1或1。虽然这些参数可以以-1和1等概率的方式任选，或者构成一个纠错码，但是被设计成一个相应字符类的7*12大小（即84）的格式化图片。这种表示对识别单独的数字不是很有用，但是对识别可打印ASCII集中的字符串很有用。

      使用这种分布编码而非更常用的“1 of N”编码用于产生输出的另一个原因是，当类别比较大的时候，非分布编码的效果比较差。原因是大多数时间非分布编码的输出必须为0。这使得用sigmoid单元很难实现。另一个原因是分类器不仅用于识别字母，也用于拒绝非字母。使用分布编码的RBF更适合该目标。因为与sigmoid不同，他们在输入空间的较好限制的区域内兴奋，而非典型模式更容易落到外边。

      RBF参数向量起着F6层目标向量的角色。需要指出这些向量的成分是+1或-1，这正好在F6 sigmoid的范围内，因此可以防止sigmoid函数饱和。实际上，+1和-1是sigmoid函数的最大弯曲的点处。这使得F6单元运行在最大非线性范围内。必须避免sigmoid函数的饱和，因为这将会导致损失函数较慢的收敛和病态问题。

5）训练过程

        神经网络用于模式识别的主流是有指导学习网络，无指导学习网络更多的是用于聚类分析。对于有指导的模式识别，由于任一样本的类别是已知的，样本在空间的分布不再是依据其自然分布倾向来划分，而是要根据同类样本在空间的分布及不同类样本之间的分离程度找一种适当的空间划分方法，或者找到一个分类边界，使得不同类样本分别位于不同的区域内。这就需要一个长时间且复杂的学习过程，不断调整用以划分样本空间的分类边界的位置，使尽可能少的样本被划分到非同类区域中。

       卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。卷积网络执行的是有导师训练，所以其样本集是由形如：（输入向量，理想输出向量）的向量对构成的。所有这些向量对，都应该是来源于网络即将模拟的系统的实际“运行”结果。它们可以是从实际运行系统中采集来的。在开始训练前，所有的权都应该用一些不同的小随机数进行初始化。“小随机数”用来保证网络不会因权值过大而进入饱和状态，从而导致训练失败；“不同”用来保证网络可以正常地学习。实际上，如果用相同的数去初始化权矩阵，则网络无能力学习。

       训练算法与传统的BP算法差不多。主要包括4步，这4步被分为两个阶段：

第一阶段，向前传播阶段：

a）从样本集中取一个样本(X,Y_p)，将X输入网络；

b）计算相应的实际输出O_p。

      在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程。在此过程中，网络执行的是计算（实际上就是输入与每层的权值矩阵相点乘，得到最后的输出结果）：

          O_p=F_n（…（F₂（F₁（X_pW^（1））W^（2））…）W^（n））

第二阶段，向后传播阶段

a）算实际输出O_p与相应的理想输出Y_p的差；

b）按极小化误差的方法反向传播调整权矩阵。

卷积神经网络的优点

     卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。

     流的分类方式几乎都是基于统计特征的，这就意味着在进行分辨前必须提取某些特征。然而，显式的特征提取并不容易，在一些应用问题中也并非总是可靠的。卷积神经网络，它避免了显式的特征取样，隐式地从训练数据中进行学习。这使得卷积神经网络明显有别于其他基于神经网络的分类器，通过结构重组和减少权值将特征提取功能融合进多层感知器。它可以直接处理灰度图片，能够直接用于处理基于图像的分类。

     卷积网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：

  a）输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合；

  b）特征提取和模式分类同时进行，并同时在训练中产生；

  c）权重共享可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。

1.6.4 典型的工业界在用的卷积神经网络

几个有名的卷积神经网络如下：

• LeNet，这是最早用起来的卷积神经网络，Yann LeCun在论文LeNet提到。
• AlexNet，2012 ILSVRC比赛远超第2名的卷积神经网络，和LeNet的结构比较像，只是更深，同时用多层小卷积层叠加提到大卷积层。
• ZF Net，2013 ILSVRC比赛冠军，可以参考论文ZF Net
• GoogLeNet，2014 ILSVRC比赛冠军，Google发表的论文Going Deeper with Convolutions有具体介绍。
• VGGNet，也是2014 ILSVRC比赛中的模型，有意思的是，即使这个模型当时在分类问题上的效果，略差于google的GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好，它也证明卷积神经网的『深度』对于最后的效果有至关重要的作用。预训练好的模型在pretrained model site可以下载。

更多的卷积神经网络参考资料

• DeepLearning.net tutorial是一个用Theano完整实现卷积神经网的教程。
• cuda-convnet2是多GPU并行化的实现。
• ConvNetJS CIFAR-10 demo允许你手动设定参数，然后直接在浏览器看卷积神经网络的结果。
• Caffe，主流卷积神经网络开源库之一。
• Example Torch 7 ConvNet，在CIFAR-10上错误率只有7%的卷积神经网络实现。
• Ben Graham’s Sparse ConvNet，CIFAR-10上错误率只有4%的实现。
• Face recognition for right whales using deep learning，Kaggle看图识别濒临灭绝右鲸比赛的冠军队伍卷积神经

 

参考：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50542880

           http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543

           http://cs231n.github.io/convolutional-networks/